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Nombre de la materia

Estadstica Inferencial

Departamento

Ciencias Aplicadas de la Informacin

Academia

Ciencias Bsicas

Clave Horas-teora Horas-prctica Horas-AI Total-horas Crditos

I4863 60 20 0 80 9

Nivel Carrera Tipo Prerrequisitos

Licenciatura Ingeniera en Ciencias Computacionales

CT Probabilidad

rea de formacin

Bsica comn

Objetivo general

Proporcionar y aplicar las herramientas necesarias para establecer relaciones lineales entre dos o ms variables de prueba y las dependientes, as como analizar las series de tiempo en situaciones reales. El estudiante estar en capacidad de identificar los conceptos de estadstica inferencia a travs de las distribuciones de probabilidad, muestreo, estimacin de parmetros y contraste de hiptesis. Interpretar y analizar las incidencias de la inferencia estadstica en un proceso de toma de decisiones, aplicando herramientas de muestreo y estimacin.

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Unidad 1

DISTRIBUCIONES MUESTRALES Objetivo particular

El alumno identificar distribuciones discretas y continuas, obtendr la probabilidad de variables aleatorias con las distribuciones y conocer que distribucin aplicar segn los datos de la muestra e identificar que en numerosas ocasiones los eventos en la ciencia de la ingeniera se requieren diferentes tipos de funciones de densidad

Contenido

1.1 Distribucin Normal. Distribucin Normal Estndar. 1.2 Distribucin muestral de la media (varianza conocida). 1.3 Distribucin muestral de la diferencia entre dos medias (varianzas conocidas) 1.4 Distribucin Ji cuadrada. 1.5 Distribucin t de Student. 1.6 Distribucin muestral de la media (varianza desconocida). 1.7 Distribucin muestral de la diferencia entre dos medias (varianzas desconocidas e iguales a una varianza comn ponderada). 1.8 Distribucin F. 1.9 Distribucin muestral de razn de varianzas (anova) 1.10 Distribucin muestral de una proporcin

Referencias a fuentes de informacin

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Unidad 2 ESTIMACIN ESTADSTICA. (10 horas)

Objetivo EL alumno realizar estimaciones de las medias y proporciones poblacionales, a partir del estudio de una muestra aleatoria para que logre formular sus primeras inferencias, validndolas con la prueba de hiptesis, para la toma de decisiones

Contenido

2.1 Estimaciones por punto. (Definicin, Propiedades deseables de los estimadores por punto). 2.2 Estimaciones por intervalo: 2.2.1 Estimacin de la media poblacional (varianza conocida). 2.2.1.1 Tamao de la muestra 2.2.2 Estimacin de la media poblacional (varianza desconocida). 2.2.3 Limites de tolerancia 2.2.4 Estimacin de la diferencia entre dos medias (varianzas conocidas) 2.2.5 Estimacin de la diferencia entre dos medias (varianzas desconocidas e iguales a una varianza comn ponderada) 2.2.6 Estimacin de la proporcin de xitos de una poblacin (muestras grandes)

Referencias a fuentes de informacin

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Unidad DECISIN ESTADSTICA. (10 horas) Objetivo

Realizar las aplicaciones de prueba de hiptesis con dos o ms poblaciones para inferir caractersticas de las mismas. El alumno comprende que la hiptesis estadsticas sobre los parmetros pueden ser o no rechazadas. Conoce los tipos de error que pueden cometerse con respecto a los supuestos hechos de un parmetro e identifica los elementos que intervienen en una prueba de hiptesis

Contenido

3.1 Hiptesis Estadsticas 3.2 Prueba de Hiptesis 3.2.1 Prueba de hiptesis para la media (varianza conocida). 3.2.2 Prueba de hiptesis para la media (varianza desconocida). 3.2.3 Prueba de hiptesis para la diferencia entre dos medias (varianzas conocidas) 3.2.4 Prueba de hiptesis para la diferencia entre dos medias (varianzas desconocidas e iguales a una varianza comn ponderada). 3.2.5 Prueba de hiptesis para la proporcin de xitos (muestras grandes) 3.3 Prueba de Bondad de Ajuste 3.4 Tablas de contingencia3.5 Prueba de Independencia. 3.6 Prueba de Homogeneidad. 3.7 Prueba de hiptesis para varias proporciones.

Referencias a fuentes de informacin

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Unidad 4 REGRESON LINEAL SIMPLE Y CORRELACION (14 horas)

Objetivo Conceptualizar los modelos empricos o la estadstica descriptiva, a fin de adquirir habilidad para realizar la representacin tabular de los datos mediante el diagrama. Aplicar, desarrollar y analizar las tcnicas de regresin lineal simple para hacer predicciones de sucesos futuros

Contenido

4.1 Introduccin Regresin Lineal 4.2 Regresin Lineal Simple 4.2.1 Mtodo de Mnimos cuadrados 4.3 Propiedades de los estimadores de mnimos cuadrados: 4.3.1 Media y varianza de estimadores 4.3.2 Particin de la variabilidad total 4.4 Prueba de hiptesis sobre la pendiente. 4.5 Prediccin 4.5.1 Intervalos de confianza para valores medios de la variable de respuesta. 4.5.2 Intervalos de prediccin para valores individuales de la variable de respuesta 4.6 Procedimiento del anlisis de la varianza para el modelo de regresin. 4.7 Correlacin: 4.7.1 Coeficiente de Correlacin 4.7.2 Coeficiente de Determinacin.

Referencias a fuentes de informacin

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Unidad 5. EXPERIMENTOS DE UN FACTOR (8 horas)

Objetivo El alumno desarrollar habilidades para determinar el anlisis de un solo factor as como tambin aplicar las tcnicas del clculo de la anova, organizar tambin una estrategia en el diseo de experimentos para tamaos iguales de muestras y compararlas en bloques al azar.

CONTENIDO

5.1 Tcnicas del anlisis de la varianza (anova) 5.2 La estrategia del Diseo Experimental 5.3 Anlisis de la Varianza Unilateral: Diseo completamente aleatorizado 5.3.1 Tamaos iguales de muestras 5.4 Comparacin de un conjunto de tratamientos en bloques 5.5 Diseos en bloques completos al azar

Referencias a fuentes de informacin

Material de apoyo en lnea

Curso de Probabilidad en la Plataforma Moodle

Bibliografa Bsica

No. Autor(es) Ttulo Editorial Ao de Edicin

No. de Paginas

1

Walpole Myers y Meyers

Probabilidad y Estadstica Para Ingeniera y ciencias

Pearson, 9na. Edicin

2012 792

7

Bibliografa complementaria

No. Autor(es) Ttulo Editorial Ao de Edicin

No. de Paginas

1

2

3

4

Hines W. W. Montgomery D.C

Probabilidad y Estadstica

Aplicada a la Ingeniera

CECSA

CENGAGE Learning

CENGAGE Learning

McGrawll Hill

2003

2011

2011

2008

560

560

640

640

650

Criterios de Evaluacin (% por criterio)

Indicadores Instrumentos Rango de ponderacin

Dominio de la teora Examen escrito(opcin mltiple y/o de respuesta

abierta)

60 %

Realizacin de prcticas, trabajo o proyecto

Gua de observacin, lista de cotejo de actividades.

Conducta con sus condiscpulos competitiva

30%

10 %

Suma 100 %

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Participantes en la elaboracin

Cdigo Nombre

9208232 9412158 2907275

Mtra. Julieta Carrasco Garca Mtro. Jos de Jess Cabrera Chavarra Ing. Csar Arturo Carrin Corts

Fecha

Elaboracin Aprobacin por Academia de Matemticas

Autorizacin Colegio

Departamental

Prxima revisin

08 de Octubre 2012 12 de Agosto 2013